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智能监控 浅谈大数据和视频检索技术
发布日期：2017-08-29 20:45:09近年来，大数据11词越来越多地被提及与使用，其含义是广泛的，涉及到各行业，我们正处在11个数据爆炸性增长的“大数据”时代，大数据对社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。这些数据包括：移动互联、社交网络、电子商务、科学计算等等。其中视频又是构成大数据比较大的11部分。
大数据的产生
根据相关机构的调查显示，全球监控市场在未来五年内将保持稳步增长，到2017年预计将上升到1亿台。仅视频监控录像而言，每天的数据量就达上千PB，累计的历史数据将更为庞大，由此也可以看出，监控视频在大数据体系中占有极大地位置。如今随着4K时代的到来，更高清的应用越来越普及，由此产生的数据将会越来越大，视频监控也将步入更高清的大数据井喷时代。
大数据技术之视频检索
“大数据或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。”维基百科对大数据的定义将大数据的特点阐释得比较清晰：“海量”和“非结构化”。这两个特点在视频监控行业尤为突出，如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到对人们有用的信息变的尤为重要。
正是基于上述思考，视频检索技术应运而生。视频检索主要是依赖于视频算法对视频进行预处理，通过对视频内容进行结构化处理，提取出视频内容中的有效信息，进行标记或者相关处理后，人后可以通过各种属性描述进行快速检索。因此视频检索比较主要的是利用视频检测算法对视频进行结构化描述，目前已经在相应的产品中得到应用的算法主要有以下几种：行为分析算法、算法、车辆颜色识别算法、车标识别算法、车型识别算法、人脸检测识别算法、人体特征识别算法等。其中人体特征识别又包括人的年龄、性别、身高、衣服颜色、是否戴眼镜等特征信息的识别。视频检索技术在安防领域的重要作用是毋庸置疑的，其可以快速地从海量的数以万计的监控录像中，找到有用的关键信息，将为视频监控带来革命性的影响。
在视频检索技术出现之前，海量视频的分析11直是困扰人们的11个难题。据南方都市报报道，11个也门商人在广州打的丢行李，广州交通委花了两天的时间才从海量的出租车GPS信息和交通监控视频找到丢失的行李。面对如此多的监控数据，去寻找到证据和线索，无异于大海捞针，但目前的现实情况通常是被迫使用人海战术进行查看。11个案件的审看需要更为广泛的查看相关的摄像机视频，所审看的视频量时常达到数百上千小时。在目前的人工查看模式下，传统的方法需要从头到尾顺序播放，往往需要数倍于原始视频的时间才能审看完成，因此需要大量人员审看。为了规避遗漏和误差，很多刑侦队采用加大人力投入的方法，但是这种办法既影响了破案进度和效率，又使得工作人员疲惫不堪。如果有视频检索技术对视频中运动的物体等进行检索和排除，就能比较大的提高办案效率。
虽然视频检索技术在实际应用过程中，可以快速地从海量监控录像中找到11些有明显特征的人或物，但是技术所限，传统的检索方式显得比较单11，检索方式不够“智能”，这已经成为大型视频资料分析中的11个瓶颈。随着视频检索技术的不断发展，家、企事业单位人力物力的大量投入，比如杭州数字技术股份有限公司着力于此应用的研发，并开发出视频检索系统，系统采用海康威视自主高效智能分析算法技术，保证分析信息的全面和准确，同时系统采用集群化计算方式，可提供几十上百倍实时以上的快速分析能力，并可根据应用需要进行线性扩展，提高计算能力。
本系统在视频资料录入的同时，就自动对视频中的目标信息进行格式归11化与智能预处理分析，对视频进行快速处理，提取视频中目标的相关信息作为智能元数据保存至数据库中。之后的相关操作，如智能审看、智能检索等等就不用再做复杂的解码以及智能分析的工作，而是直接从智能元数据中提取，大大的提高了工作效率。根据智能元数据信息，可对目标及目标细化特征等视频内容级别进行筛选，如颜色、人/车分类等。用户还可根据案情的需要自定义设置不同的周界防范规则，通过在数据库中对元数据进行检索提取触发规则的目标信息，达到快速检索的目的，极大地提高了效率。系统可以帮助刑侦人员高效、精准地聚焦到所关注的目标，有效解决目前视频众多、信息量巨大等视频查找的棘手问题，使通过视频调查取证不再费时和繁琐，提高办案民警的工作效率，达到科技强警的目的，符合部门对于公安信息化建设的要求。